Python: IsolationForest で教師なし学習の外れ値検知を試す - CUBE SUGAR CONTAINER今回は教師なし学習で外れ値の検知に使える IsolationForest というアルゴリズムを試してみる。 このアルゴリズムの興味深いところは、教師データの中にある程度外れ値が含まれていても構わないという点。 つまり、アノテーションしていないデータをそのまま突っ込むことが許容されている。 IsolationForest のアルゴリズムでは、決定木を使った分類しやすさにもとづいてデータが正常か外れ値かを判断する。 外れ値は正常なデータに比べると数が少なく、特徴が大きく異なると仮定する。 だとすると、外れ値は正常なデータに比べて分類するのに木の深さがより多く必要と考える。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.4 BuildVersion: 18E226 $ python -V Python 3.7.
